基于前景理论的三角犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知,属性值为三角犹豫模糊元的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和模糊结构元的决策分析方法。首先,基于模糊结构元理论,定义三角犹豫模糊元的结构元形式和海明距离公式,并通过求解属性间距离离差最大化的优化模型确定权重。其次,依据前景理论,分别以正负理想点作为决策参照点,构建收益矩阵和损失矩阵。在此基础上,应用TOPSIS方法计算各备选方案的相对贴近度,并依据相对贴近度的大小实现备选方案排序。最后,通过算例验证方法是有效和可行的。     

基于TOPSIS的动态三角模糊多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数形式的动态多属性决策问题,提出基于TOPSIS的动态三角模糊多属性决策方法.该方法不仅可以得到各备选方案的差异程度,还可分析各备选方案的增长程度,同时设置偏好参数以考虑决策者对于差异性和增长性的不同偏好,运用时间权重进行二次加权以解决不同时点排序结果不一致的问题.最后,通过算例分析及偏好参数敏感性...     

基于区间值三角模糊数的多属性群决策方法

研究了属性值以区间值三角模糊数表示的群决策问题,对属性值为模糊数的HFGB算子进行扩展,定义了区间值三角模糊数几何加权均值(ITFGWM)算子.同时对Carson定义的均值进行扩展,从而给出了区间值三角模糊数的均值定义.在此基础上,基于ITFGWM算子、均值及可能度,提出了区间值三角模糊数的模糊多属性群决策的新方法,最后给出一个实例进行分析,结果表明了此方法的实用性和可行性.     

一种基于累积前景理论的直觉模糊动态决策方法

针对属性值为时间直觉模糊数的动态多属性决策问题,提出一种基于累积前景理论的直觉模糊动态决策方法.方法综合考虑决策者期望和决策信息熵两方面因素给出了时间权重的确定方法,以决策者期望和正负理想点作为参考方案确定前景矩阵,并以公平竞争原则确定最优属性权重,进而通过降维获得方案的综合前景值,根据综合前景值确定方案的排序.最后,通过实例说明了方法的可行性和科学有效性.     

一种基于前景理论和改进TOPSIS的模糊随机多准则决策方法及其应用

针对准则值为区间灰数直觉模糊数、准则权系数部分已知以及自然状态出现概率为灰数的多准则决策问题,提出一种结合前景理论和改进TOPSIS的决策方法。该方法首先定义了灰色直觉模糊数的前景价值函数和概率权重函数,并利用前景理论构建出前景决策矩阵;接着从两个方面对传统TOPSIS决策方法进行改进:(1)过定义方案间综合差异的概念,采用离差最大化思想,建立平均综合差异最大化规划模型,给出了一种兼顾主客观权重信息确定准则权系数的新方法;(2)用灰关联替换备选方案与正负理想方案的距离,据此刻画了各方案与正负理想方案的贴近度。进而利用改进TOPSIS决策方法中的综合贴近度对方案进行了排序。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于模糊数直觉模糊PG算子的多属性决策方法

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PG(TFNIFPG)算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PG(Power Geometric)算子,定义了TFNIFPG算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPG算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过某项目投资算例验证了该算子的有效性与可行性.     

基于累积前景理论的概率犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知的概率犹豫模糊多属性决策问题,提出基于累积前景理论的多属性决策方法.首先,考虑概率犹豫元素之间的关系,定义概率犹豫模糊熵,分析其性质,并在此基础上提出新的得分函数.其次,鉴于决策者主观风险态度,引入累积前景理论构建前景决策矩阵.进而利用模糊熵最小化和综合效用最大化构建优化模型计算属性权重.最后,结合...     

动态区间三角模糊多属性决策的TOPSIS扩展方法

针对各决策时段的时间权重已知,属性值以区间三角模糊数形式给出的动态多属性决策问题,提出了一种基于逼近于理想解排序(TOPSIS)拓展的决策分析方法.方法首先利用给出的动态区间三角模糊加权平均(DITFWA)算子对各时段的评价值进行集成,以获取综合评价值.然后依据传统TOPSIS法的基本思想,对整个方案集进行排序并择优.最后给出一个实例进行分析,所得结果表明了该方法的实用性和可行性.     

基于可靠度确定属性权重的三角模糊数多属性决策方法

针对三角模糊数多属性决策中的属性权重确定问题,从属性维度和方案维度分别考量决策信息的相似度差异指标和不确定性指标,提出了一种基于可靠度确定属性权重的方法。并结合三角模糊数可能度比较关系理论给出了完整的决策步骤,最后通过实例应用和对比分析,验证了所提方法的有效性和可行性,为此类问题的科学决策拓展了思路。     

直觉三角模糊数密度算子及其决策应用

首先提出了一种直觉三角模糊数集聚类的方法,然后考虑到属性信息分布的疏密程度,针对属性值为直觉三角模糊数的多属性决策问题提出了直觉三角模糊数密度算子,给出了密度算子与已有几种信息集结算子合成的形式,并研究了直觉三角模糊数密度算子的性质.最后通过一个决策算例说明了直觉三角模糊数密度算子的有效性.     

三角直觉模糊决策的变权方法

研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于变权综合的决策方法。首先,针对三角直觉模糊数,提出一种新的三角直觉模糊排序方法;其次,定义了三角直觉模糊变权加权算术平均算子和三角直觉模糊变权加权几何平均算子;然后,提出一种基于三角直觉模糊变权集成算子的多属性决策方法;最后,数值算例说明了该方法的有效性。     

基于海明距离的区间三角模糊多属性决策问题

针对属性值为区间三角模糊数,权重信息不完全的多属性决策问题,为保证决策的准确性,构建了一种基于信息理论思想的决策方法.首先给出区间三角模糊集(数)的海明距离(Hamming distance)的定义,再利用极大偏差法建立线性规划模型计算属性的权重,最后用TOPSIS方法对方案进行排序,并给出此方法的计算步骤,通过实例验证了该方法的有效性.     

基于模糊测度与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法

针对准则值为区间二型模糊数且准则间存在关联关系的风险型多准则决策问题, 本文提出一种基于模糊测度理论与累积前景理论的区间二型模糊多准则决策方法。首先, 为全面反映准则间的关联关系, 本文提出Shapley区间二型模糊Choquet积分算子, 并证明该算子的一些性质。其次, 为反映专家行为偏好, 本文定义区间二型模糊前景效应与前景价值函数, 并提出累积前景Shapley区间二型模糊Choquet积分算子。然后, 为确定准则集的模糊测度, 本文建立基于区间二型模糊双向投影与Shapley函数的权重优化模型。在此基础上, 本文给出一种用于解决准则值为区间二型模糊数, 准则间存在关联关系, 专家存在风险偏好以及准则权重部分未知的多准则决策方法。最后, 通过风险投资实例佐证所提出的方法的适用性与科学性。     

基于累积前景理论和VIKOR的毕达哥拉斯犹豫模糊风险型多属性决策方法

针对属性权重未知,且属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数(PHFN)的风险型多属性决策问题,考虑到决策者的有限理性行为,提出基于累积前景理论(CPT)和多准则妥协优化解(VIKOR)的决策方法。首先,定义PHFN的分散率,并构建优化模型确定属性权重。其次,将CPT融入PHFN环境,定义PHFN的价值函数,并结合决策权重函数计算方案在各属性下的综合前景值。进一步,构建综合前景值矩阵,在此基础上运用VIKOR法确定方案排序。最后,通过风险投资项目选择的应用案例说明所提方法是可行、有效的。     

基于ELECTRE方法的模糊多属性群决策

结合模糊集理论知识,将经典的ELECTRE方法拓展到模糊环境下,用来解决模糊多属性群决策问题.决策问题中涉及到的属性评价值与属性权值是以三角模糊数的形式给出.首先集结各决策者的评价矩阵,构造模糊群决策矩阵,在规范化的基础上,分别对其进行模糊和谐性检验与模糊非和谐性检验,最后通过设定否决门槛值得到一致性比较矩阵,最终评价结果也是以三角模糊数的形式给出.该方法操作方便,计算简单.给出的实例验证了此方法的可行性和有效性.     

多值不确定型直觉模糊识别决策方法

基于模糊环境给出多值不确定型直觉模糊集的概念,定义了集合的交、并、包含等基本运算性质。通过刻画集合间的相似程度,提出八个新的相似度公式。最后将相似度应用于识别决策,说明公式的实用性和有效性。     

基于三角模糊数的凸合成模糊对策解的结构

将凸合成模糊对策的特征函数用三角模糊数的形式表示出来,并以三角模糊数表示局中人的参与度,从而建立了一个新的凸合成模糊合作对策的模型.在此模型的基础上,给出了凸合成模糊对策的三角核心和三角稳定集,并证明了上述解可由子对策的核心和稳定集表达出来.     

区间三角模糊多属性决策的GRA扩展方法

针对属性权重信息部分己知且属性值以区间三角模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析(GRA)扩展的决策方法.首先给出了区间三角模糊数的定义,然后依据传统GRA法的基本思想建立了区间三角模糊数多属性决策问题的决策步骤.最后给出了一个实例分析,所得结果表明了方法的实用性和可行性.